港中文开源基于PyTorch的多任务人脸识别框架

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今天跟大家分享一款新晋开源的出自香港中文大学MMLab实验室的人脸识别库，其最大特点是支持人脸多任务训练，方便使用PyTorch进行人脸识别的训练、评估、特征提取。

代码链接：

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework

该库本来是用于作者XiaoHangZhan在ECCV 2018论文Consensus-Driven Propagation in Massive Unlabeled Data for Face Recognition中的研究，关于该论文52CV之前的解读：

新思路！商汤开源利用无标注数据大幅提高精度的人脸识别算法

为什么要用多任务方式训练人脸识别？

作者称，不同的数据集含有不同的属性类别定义，我们往往难以对其进行直接合并，而使用多任务学习，是有效利用数据集的一种方式。

该库特征：

1. 支持学习框架: Multi-task, Single Task

2. 支持的损失函数: Softmax Loss, ArcFace

3. 支持的骨干网类型: ResNet, DenseNet, Inception, InceptionResNet, NASNet, VGG

4. 支持的人脸基准数据集: Megaface (FaceScrub), IJB-A, LFW

5. 数据增广策略: 翻转, 缩放, 平移

6. 可以使用Tensorboard进行在线测试与可视化。

该库的使用非常简单，基本只要下载、设置好数据配置，训练、评估、提取特征都只需要一行命令。

Baseline结果：

感谢作者的开源，欢迎大家研究试用。

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework

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